ai-team-orchestration
Faz seu agente organizar e gerenciar uma equipe de inteligência artificial para desenvolvimento. É útil para iniciar projetos, planejar tarefas e garantir que todos trabalhem juntos de forma coordenada.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a organizar uma equipe de inteligência artificial para trabalhar em um projeto. Ela define papéis claros para cada agente de IA (produtor, desenvolvedor, testador) e gerencia o fluxo de trabalho, desde o planejamento até a entrega.
Quando usar
- ✓Ao iniciar um novo projeto de software.
- ✓Ao planejar e coordenar tarefas de desenvolvimento.
- ✓Ao precisar de diferentes perspectivas para resolver um problema.
Exemplo do que pedir para a IA
“Organize uma equipe de IA para criar um novo aplicativo de lista de tarefas, começando pelo planejamento.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta usa agentes de IA especializados: um para planejar e coordenar, outro para codificar e testar, e um terceiro para garantir a qualidade. Eles seguem um fluxo de trabalho definido para entregar o trabalho.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add github/awesome-copilot --skill ai-team-orchestrationOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/ai-team-orchestration/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Orquestração de Equipe de IA
Use três agentes estáveis:
| Agente | Propósito |
|---|---|
@ai-team-producer |
Clarificar escopo, planejar proporcionalmente, coordenar e mesclar |
@ai-team-dev |
Implementar, testar, auto-revisar e preparar o pull request |
@ai-team-qa |
Testar o comportamento de forma independente quando QA dedicado é útil |
Nova, Sage e Milo são perspectivas dentro do agente Dev, não camadas de projeto obrigatórias.
Fluxo de Trabalho Padrão
Planejar -> Implementar -> Testar -> Revisão ou QA opcional -> Mesclar -> atualizar estado do projeto
Mantenha o fluxo de trabalho proporcional:
- Pule o planejamento formal para mudanças pequenas e óbvias.
- Use um plano curto para trabalho com múltiplos passos ou que afeta várias partes.
- Adicione revisão ou QA independentes quando o risco, a incerteza ou a política do repositório justificarem.
- Deixe a proteção de branch, verificações obrigatórias, permissões e filas de merge aplicarem a política de merge do repositório.
Iniciar ou Adotar um Projeto
- Leia as instruções e a documentação existentes do repositório.
- Descubra a stack real, arquitetura, comandos, modelo de implantação e riscos.
- Crie ou atualize
PROJECT_BRIEF.mdapenas quando um contexto duradouro entre sessões for útil. Comece pelo modelo de resumo do projeto e omita seções irrelevantes. - Para trabalho substancial, crie um plano conciso a partir do modelo de plano de sprint.
- Use um branch separado ou clone quando sessões paralelas puderem conflitar, seguindo a própria política Git do repositório.
Executar
Produtor
- Defina o resultado, restrições, critérios de aceitação e exclusões explícitas.
- Escolha revisão e QA com base no risco, em vez de formalidade.
- Mantenha o estado duradouro do projeto conciso e atualizado.
Dev
- Siga as convenções do repositório e implemente a menor solução completa.
- Execute as verificações relevantes e inspecione o diff final.
- Abra ou atualize o pull request com resumo, verificação e limitações.
QA
- Use apenas quando a verificação comportamental dedicada agregar valor.
- Teste a mudança solicitada e regressões importantes.
- Relate descobertas reproduzíveis e verifique correções.
Brainstorms
Use o formato de brainstorm para decisões de produto ou arquitetura que se beneficiam de perspectivas concorrentes. Para escolhas de implementação comuns, deixe o Dev decidir usando as convenções do repositório.
Recuperação de Contexto
Antes de encerrar uma sessão longa ou interrompida:
- Atualize o plano ativo ou a nota de progresso, se houver.
- Registre decisões materiais, bloqueios e a próxima ação no contexto do repositório.
- Use um prompt de "cold-start" como:
Read the repository instructions, then read whichever sources exist for this
work: the active issue or request, PROJECT_BRIEF.md, and the active plan or
progress note.
Continue from the recorded next action.
Herança de Ferramentas e Modelos
Os agentes empacotados intencionalmente omitem o frontmatter tools e model:
- ferramentas embutidas, MCP e de extensão disponíveis permanecem utilizáveis;
- desenvolvedores mantêm o controle da seleção do modelo;
- limites de função são definidos por instruções e confiança normal, permissão, autenticação e controles de aprovação.
Se o ambiente expuser muitas ferramentas, desmarque ferramentas irrelevantes ou servidores MCP, ou use o gerenciamento de ferramentas virtuais do VS Code. Não adicione uma lista de permissão de plugins específica da máquina.
Princípios
- Prefira software funcionando e entregas claras em vez de artefatos de processo.
- Siga a política do repositório em vez de incorporar comandos Git universais.
- Preserve trabalho desconhecido e pergunte antes de ações destrutivas ou privilegiadas.
- Mantenha bugs e decisões importantes em sistemas de projeto duradouros, não apenas no chat.
- Veja anti-padrões para lições concisas.
Perguntas frequentes
O que são os agentes `@ai-team-producer`, `@ai-team-dev` e `@ai-team-qa`?
São os membros da equipe de IA. O produtor define o escopo e coordena, o desenvolvedor implementa e testa, e o testador verifica o comportamento.
O que é o `PROJECT_BRIEF.md`?
É um documento que resume o projeto, útil para manter o contexto entre diferentes sessões de trabalho.
Como a ferramenta lida com projetos pequenos?
Para tarefas simples, ela pode pular etapas formais de planejamento, focando na execução direta.
Detalhes
Descrição original do autor
Bootstrap and run a lightweight multi-agent development team. Use when starting or adopting a project, planning work, coordinating implementation and optional QA, brainstorming with distinct perspectives, or preserving context across sessions.
repo: github/awesome-copilot
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 40 mil
- Posição no ranking
- #4992
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
Mais skills deste repositório
acquire-codebase-knowledge
Ajuda seu agente a entender e documentar um projeto de código existente. É útil para novas pessoas entrarem no projeto ou para ter uma visão geral da arquitetura.
github/awesome-copilot
acreadiness-assess
Faz seu agente avaliar a prontidão de um projeto para IA e gerar um relatório. É útil para entender o quão bem um projeto está preparado para usar ferramentas de IA.
github/awesome-copilot
acreadiness-generate-instructions
Ajuda seu agente a criar instruções para ferramentas de IA baseadas em uma avaliação. É útil para melhorar a forma como a IA interage com o código e fecha lacunas identificadas.
github/awesome-copilot
acreadiness-policy
Faz seu agente ajudar a definir ou aplicar políticas para avaliação de projetos de IA. É útil para padronizar a forma como os projetos são avaliados e garantir conformidade.
github/awesome-copilot
Skills parecidas
agent-architecture-audit
Faz seu agente verificar se tudo está funcionando corretamente. Ele encontra e conserta problemas em sistemas de IA, garantindo que funcionem como esperado.
affaan-m/ECC
agent-eval
Ajuda seu agente a comparar diferentes ferramentas de programação de IA. Ele mede qual é mais rápido, barato e confiável para realizar tarefas específicas.
affaan-m/ECC
agent-harness-construction
Faz seu agente entender melhor como realizar tarefas. Ele otimiza as ferramentas e instruções que o agente usa para aumentar suas chances de sucesso.
affaan-m/ECC